Entenda como o Machine Learning pode garantir entrega de produtos com agilidade e melhor experiência ao cliente
O uso de análise preditiva nas operações logísticas do e-commerce tem permitido uma melhor compreensão e resolução de problemas nas entregas de maneira proativa. Segundo o relatório CX Trends, promovido pela Zendesk, pelo menos 70% dos consumidores gastam mais com as empresas que oferecem experiências fluidas e personalizadas.
Nesse aspecto, o Grupo Intelipost, focado em logística inteligente, facilita a visibilidade de dados estratégicos e aumenta a precisão das tomadas de decisões, tudo isso a partir de uma plataforma completa, que permite que os parceiros acompanhem diversos dados como status de pedidos em tempo real, entre outras funcionalidades. Utiliza essas informações, por exemplo, para obter melhora na operação de seus clientes, com sistemas de roteirização e análise dos dados e armazenados de histórico em tempo real. Por este motivo, a análise de dados em larga escala tem sido fundamental para o desenvolvimento e tomada de decisão nos negócios do setor logístico, a partir de uma análise e interpretação mais assertiva, realizada por meio de algoritmos e aprendizado de máquina.
Quando falamos em estruturação e análises de dados, geralmente, o principal desafio está atrelado à visibilidade das informações. “Você pode ter muitos dados armazenados, mas se eles não estiverem bem estruturados e com fácil visibilidade, dificilmente você conseguirá obter informações de qualidade sobre a sua operação. Os softwares para gestão de informações logísticas, como os sistemas de gerenciamento de transportes e os sistemas de roteirização são alguns exemplos de soluções que promovem essa visibilidade bem arquitetada das informações”, reforça Ross Saario, CEO do Grupo Intelipost.
Uma entrega mais rápida e eficiente
A utilização dessa tecnologia pode ajudar as empresas a gerarem rotas de entregas mais inteligentes, a partir do aprendizado em relação a diferentes dados como: condições de tráfego e trânsito, disponibilidade de motoristas, tamanho e porte dos veículos, tipo de produto, peso, cubagem, dados meteorológicos e dados de manutenção de estradas. Esses dados de histórico são essenciais e servem como referência para realizar as análises, definindo assim as melhores rotas e horários que são selecionados no momento da entrega.
Vale ressaltar que o machine learning contribui na identificação de falhas antes mesmo que elas ocorram, o que facilita a logística proativa com menos índices de atrasos e melhorias nos prazos de entregas. A gestão de mão de obra também é facilitada, o que contribui na garantia do bem-estar das equipes e na sustentabilidade dos recursos disponíveis.
Podemos citar também uma melhor previsibilidade de demanda, já que essas informações nos garantem um planejamento mais alinhado à estratégia do negócio. A redução de custos de frete e prazos de entregas mais competitivos se tornam uma realidade para quem utiliza o machine learning, já que a escolha dos métodos de transporte se torna precisa e a visibilidade total da operação em tempo real promove agilidade e melhor comunicação com os consumidores finais.
A experiência de compra
É fundamental investir na automatização no setor logístico para melhorar a eficiência, a precisão e a agilidade nos processos, o que gera uma experiência de compra diferenciada, tendo em vista que boa parte dos problemas relacionados às entregas podem ser reduzidos e sanados com o apoio da tecnologia.
Dados do CX Trends também mostram que solicitações de atendimento ao cliente deverão continuar aumentando – o que sugere um aumento nos investimentos no orçamento para oferecer experiências cada vez mais imersivas e personalizadas.
Um exemplo é a inclusão de ferramentas de chatbots orientados por Inteligência Artificial, que auxiliam na personalização do atendimento respondendo perguntas referente a entrega, além de ser uma ótima solução para resolver as principais dúvidas dos consumidores durante a jornada de compra.
Isso pode ser levado em consideração em diferentes segmentos. Além disso, eles também podem ser utilizados para notificar os consumidores nos casos de atrasos ou problemas, garantindo aproximação e relacionamento com os consumidores.
De acordo com a mesma pesquisa, 77% das lideranças empresariais entendem que tais investimentos são válidos, e os consumidores concordam, já que 76% deles afirmaram estar satisfeitos com o serviço recebido no ano passado. Na América Latina, 91 % dos líderes que responderam a pesquisa indicaram que aumentarão seus orçamentos de Experiência do Cliente no próximo ano. A pesquisa também mostrou que 87% das lideranças das organizações estão dando maior ênfase à retenção de clientes, principalmente por conta das condições econômicas esperadas.
Expectativas dos consumidores sobre a IA
No que diz respeito ao atendimento ao cliente, a inteligência artificial fez grandes progressos. Mas isso não impede que os consumidores continuem se perguntando “o que vem a seguir?”. Sobre a evolução na Inteligência Artificial usada para atendimento, 73% dos consumidores esperam mais interação com a IA no dia a dia, e 74% acreditam que ela pode melhorar a qualidade e eficiência do atendimento. 75% dos consumidores acreditam que a Inteligência Artificial deve ser capaz de fornecer o mesmo nível de serviço que os agentes humanos, com interações mais naturais, o que reforça a necessidade de personalização.
Sem esquecermos da importância da acessibilidade, o relatório apontou que para 48% dos consumidores, as Inteligências Artificiais por voz irão desempenhar um papel significativo na qualidade do serviço de atendimento prestado. Será preciso muito foco e priorização para gerar a melhor experiência aos consumidores.
